論文の概要: KA-GNN: Kolmogorov-Arnold Graph Neural Networks for Molecular Property Prediction

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.11323v1
• Date: Tue, 15 Oct 2024 06:44:57 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-11-28 17:07:35.654422
• Title: KA-GNN: Kolmogorov-Arnold Graph Neural Networks for Molecular Property Prediction
• Title（参考訳）: KA-GNN:分子特性予測のためのコルモゴロフ・アルノルドグラフニューラルネットワーク
• Authors: Longlong Li, Yipeng Zhang, Guanghui Wang, Kelin Xia,
• Abstract要約: 本稿では,KAN(Kolmogorov-Arnold Network)ベースのグラフニューラルネットワーク(KA-GNN)を用いた新しいグラフニューラルネットワークモデルを提案する。 このモデルは、計算資源の利用において極めて効率的でありながら、kan法の高い解釈可能性特性を維持している。 7つの公開データセットでテストされ、検証されたKA-GNNは、既存のSOTA(State-of-the-art)ベンチマークに対して、プロパティ予測を大幅に改善した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 16.53371673077183
• License: http://creativecommons.org/publicdomain/zero/1.0/
• Abstract: Molecular property prediction is a crucial task in the process of Artificial Intelligence-Driven Drug Discovery (AIDD). The challenge of developing models that surpass traditional non-neural network methods continues to be a vibrant area of research. This paper presents a novel graph neural network model-the Kolmogorov-Arnold Network (KAN)-based Graph Neural Network (KA-GNN), which incorporates Fourier series, specifically designed for molecular property prediction. This model maintains the high interpretability characteristic of KAN methods while being extremely efficient in computational resource usage, making it an ideal choice for deployment in resource-constrained environments. Tested and validated on seven public datasets, KA-GNN has shown significant improvements in property predictions over the existing state-of-the-art (SOTA) benchmarks.
• Abstract（参考訳）: 分子特性予測は、AIDD(Artificial Intelligence-Driven Drug Discovery)のプロセスにおいて重要な課題である。 従来の非神経ネットワーク手法を超越したモデルを開発するという課題は、依然として活発な研究領域である。 本稿では,分子特性予測に特化して設計されたフーリエ系列を組み込んだ新しいグラフニューラルネットワークモデルであるコルモゴロフ・アルノルドネットワーク(KAN)に基づくグラフニューラルネットワーク(KA-GNN)を提案する。 このモデルは、計算資源の利用において極めて効率的でありながら、kan法の高い解釈可能性特性を維持しており、資源制約のある環境での展開に最適である。 7つの公開データセットでテストされ、検証されたKA-GNNは、既存のSOTA(State-of-the-art)ベンチマークに対して、プロパティ予測を大幅に改善した。

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